C# Portal | Программирование
رفتن به کانال در Telegram
Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир для C#-разработчика Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3FocB6
نمایش بیشتر
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام C# Portal | Программирование
کانال C# Portal | Программирование (@kodblog) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 13 563 مشترک است و جایگاه 9 339 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 48 498 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 13 563 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 15 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -164 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 1 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 15.69% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 8.49% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 128 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 151 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 9 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند .net, string, await, static, void تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир для C#-разработчика
Сотрудничество, реклама: @devmangx
Менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3FocB6”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 16 ژوئیه, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
13 563
مشترکین
+124 ساعت
-237 روز
-16430 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئیه '26
ژوئیه '26
+36
در 0 کانالها
ژوئن '26
+35
در 2 کانالها
Get PRO
مه '26
+28
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+22
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '26
+69
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+305
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+250
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+231
در 8 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+1 005
در 326 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+46
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+56
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '25
+73
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+1 522
در 279 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+440
در 0 کانالها
Get PRO
مه '25
+233
در 2 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+665
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '25
+827
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+798
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+954
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+1 434
در 397 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+620
در 169 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+1 401
در 287 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+1 099
در 282 کانالها
Get PRO
اوت '24
+2 663
در 234 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+22
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+14
در 0 کانالها
Get PRO
مه '24
+90
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+108
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '24
+230
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+675
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+263
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+154
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+769
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '23
+319
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '23
+810
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '23
+324
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '23
+533
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '23
+253
در 0 کانالها
Get PRO
مه '23
+464
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '23
+423
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '23
+1 243
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '23
+3 123
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 16 ژوئیه | +2 | |||
| 15 ژوئیه | +7 | |||
| 14 ژوئیه | +2 | |||
| 13 ژوئیه | +6 | |||
| 12 ژوئیه | +3 | |||
| 11 ژوئیه | +1 | |||
| 10 ژوئیه | 0 | |||
| 09 ژوئیه | 0 | |||
| 08 ژوئیه | +1 | |||
| 07 ژوئیه | +3 | |||
| 06 ژوئیه | 0 | |||
| 05 ژوئیه | +3 | |||
| 04 ژوئیه | +4 | |||
| 03 ژوئیه | +2 | |||
| 02 ژوئیه | +1 | |||
| 01 ژوئیه | +1 |
پستهای کانال
Служебные учётные записи задают контекст безопасности, который службы Windows, запланированные задачи и приложения используют для доступа к локальным и сетевым ресурсам.
В материале разбирается, что такое служебные учётные записи, какие проблемы они могут создавать, а также как выбрать и настроить подходящий тип локальной или управляемой учётной записи в Windows Server 2025.
https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/understand-windows-service-accounts/
👉 @KodBlog
| 2 | Встречайте .NET 11 Preview 6!
https://devblogs.microsoft.com/dotnet/dotnet-11-preview-6/
Возможности в этой предварительной версии — просто вау
#dotnet #mvpbuzz
👉 @KodBlog | 874 |
| 3 | Инвалидация кеша: почему удаление данных — одна из самых сложных задач в разработке программного обеспечения
Кеширование делает приложения быстрыми.
Но рано или поздно каждая система сталкивается с одним вопросом:
Что происходит, когда исходные данные изменяются?
Именно здесь начинается инвалидация кеша.
Что такое инвалидация кеша?
Представьте такой поток запроса:
Пользователь
│
▼
Кеш Redis
│
▼
База данных
Первый запрос:
> Промах кеша
> Чтение из базы данных
> Сохранение в Redis
Все последующие запросы выполняются быстро.
До тех пор, пока...
Данные не изменятся.
Пример
Товар стоит: ₹999
Значение закешировано в Redis.
Позже...
Администратор обновляет цену: ₹899
Теперь в базе данных хранится новая цена.
Но Redis по-прежнему возвращает: ₹999
Пользователи видят устаревшую информацию.
Почему это сложно? Все кешированные копии должны оставаться синхронизированными.
Иногда в системе используются:
> Кеш браузера
> CDN
> Redis
> Память приложения
Одно обновление может потребовать инвалидации данных сразу в нескольких местах.
Распространённые стратегии инвалидации кеша
1. Time-To-Live (TTL)
TTL = 10 минут
Кеш автоматически истекает.
Просто.
Но до истечения срока действия пользователи могут видеть устаревшие данные.
2. Удаление при обновлении
При каждом изменении базы данных:
Обновление БД
│
Удаление кеша
Следующий запрос заново создаёт запись в кеше.
Это один из самых распространённых подходов.
3. Write-Through Cache
При каждой операции записи обновляются:
> База данных
> Кеш
Они остаются синхронизированными.
4. Инвалидация на основе событий
Когда данные изменяются...
Публикуется событие.
Каждый сервис очищает свой кеш.
Идеальный подход для распределённых систем.
Пример из реального проекта
В приложении для электронной коммерции обновляется цена товара.
Без инвалидации кеша:
> Веб-сайт → ₹999
> Мобильное приложение → ₹999
> База данных → ₹899
Клиенты получают несогласованную информацию.
Распространённые ошибки
❌ Забывают инвалидировать кеш
❌ Устанавливают слишком большие значения TTL
❌ Кешируют часто изменяющиеся данные
❌ Обновляют базу данных, но не кеш
Главный выводs
> Кеширование делает системы быстрыми.
> Инвалидация кеша обеспечивает корректность данных.
> Кеш, который никогда не истекает, рано или поздно становится некорректным.
> Завтра мы разберём разные стратегии кеширования:
> Cache-Aside, Read-Through, Write-Through и Write-Back
👉 @KodBlog | 902 |
| 4 |  Я добавил одну строку, чтобы сделать моё приложение с Azure SQL надёжнее.
Она сразу же сломала все транзакции в моём коде.
Вот что произошло.
Azure SQL — это общая мультитенантная служба. Она может кратковременно разрывать подключения во время аварийного переключения, масштабирования и скачков нагрузки.
Это временные сбои. Они быстро проходят, и повторная попытка через небольшой промежуток времени почти всегда завершается успешно.
На локальном SQL Server вы почти никогда с ними не сталкиваетесь. В облаке это нормальное явление.
EF Core решает эту проблему одной строкой:
→ EnableRetryOnFailure(maxRetryCount: 5)
Теперь неуспешные команды автоматически выполняются повторно, причём задержка между попытками постепенно увеличивается. Больше никаких случайных падений в продакшене из-за единственного разорванного подключения.
Повторные попытки выполняются только при временных ошибках, поэтому реальная проблема, например нарушение ограничения, не будет скрыта.
Но есть одна ловушка, о которой никто не предупреждает.
❌ Как только вы включаете повторные попытки, эта строка начинает выбрасывать исключение:
→ using var tx = context.Database.BeginTransaction();
Почему? Стратегия повторных попыток должна иметь возможность повторно выполнить ВСЮ операцию как единое целое.
Транзакция, созданная вручную, охватывает только часть вашего кода. EF Core не может безопасно повторно выполнить половину операции, поэтому не позволяет запускать транзакцию таким способом.
✅ Решение — обернуть работу в стратегию выполнения:
→ var strategy = context.Database.CreateExecutionStrategy();
→ await strategy.ExecuteAsync(async () => { ... ваша транзакция здесь ... });
Теперь весь блок повторно выполняется как единое целое. Транзакция и повторные попытки наконец работают вместе, а при временном сбое весь блок корректно выполняется заново.
На этой детали спотыкается почти каждая команда, которая переносит EF Core в облако.
Они включают повторные попытки, выкатывают приложение, а затем наблюдают, как транзакции начинают падать при первом же кратковременном сбое базы данных под нагрузкой.
Исправление занимает две строки. А ошибка, которую оно предотвращает, может стоить вам целых выходных, потраченных на отладку.
👉 @KodBlog | 951 |
| 5 |  Как быстрее всего выполнить массовую вставку данных в SQL?
Независимо от того, разрабатываете ли вы платформу для аналитики данных, переносите legacy-систему или подключаете большой поток новых пользователей, в какой-то момент вам, скорее всего, понадобится вставить в базу данных огромный объем данных.
Поэтому важно понимать, какие техники быстрой массовой вставки доступны в C# и EF Core.
EF Core — вполне приемлемый вариант. Он предлагает привычный developer experience, и хотя его производительность не самая высокая, для вашего сценария ее может быть достаточно.
Если нужна более высокая производительность, еще один вариант — библиотека EF Bulk Extensions. Работа с ней по-прежнему ощущается как работа с EF, и это дополнительный плюс.
Все еще нужны более быстрые вставки? Тогда ваш выбор — SqlBulkCopy. Это самый быстрый способ вставить большой объем данных в SQL Server. В PostgreSQL есть команда COPY, которая работает схожим образом.
👉 @KodBlog | 1 064 |
| 6 |  Модель предметной области (Domain Model) и DTO решают две разные задачи. В тот момент, когда один класс начинает выполнять обе, вы создаете ловушку для самого себя в будущем.
Вот с чего начинается большинство проектов. Один класс Product. В нем есть Id, Name и Price, а также InternalSku и CostPrice, которые внешний мир никогда не должен видеть. Поэтому вы ставите [JsonIgnore] на внутренние поля и надеетесь, что никто не добавит новое свойство, забыв его скрыть.
Именно эта надежда и является проблемой.
Добавили новый столбец в базу данных, забыли про атрибут — и внутренний CostPrice уходит клиенту. Достаточно одной миграции EF Core, чтобы контракт вашего публичного API незаметно изменился. Один класс выполняет две разные задачи, и они начинают конфликтовать каждый раз, когда вы что-то меняете.
Разделите их — и конфликт исчезнет.
Оставьте в доменной модели класс Product, который содержит InternalSku и CostPrice как init-only свойства, а также всю бизнес-логику. Отдельно создайте record ProductDto, в котором будут только Id, Name и Price. Именно этот тип и должен возвращаться наружу.
Теперь внутренние поля не могут «утечь», потому что их просто нет в классе, который возвращает API. Доменная модель может свободно меняться в соответствии с требованиями бизнеса. Контракт API изменяется только тогда, когда вы сами принимаете такое решение. А версионирование становится предсказуемым и скучным в хорошем смысле слова: вы просто добавляете новый DTO.
Главное различие заключается в вопросе, на который отвечает каждый класс. Доменная модель отвечает на вопрос: «Какие здесь действуют бизнес-правила?». DTO отвечает на вопрос: «Что должен видеть внешний мир?». И почти никогда это не один и тот же ответ.
Два класса кажутся лишней работой в первый день, но могут избавить вас от ломающего изменения на девяностый.
Стоит поделиться этим, если ваше API хоть раз случайно отдавало данные, которые не должно было.
👉 @KodBlog | 1 091 |
| 7 |  Совет по GitHub Actions: не предоставляйте GITHUB_TOKEN больше прав доступа, чем действительно требуется конкретной задаче
Задаче сборки обычно достаточно прав на чтение.
Задаче публикации релиза могут потребоваться права на запись.
Боту, работающему с issues или комментариями, нужен уже другой набор разрешений.
Настраивайте permissions отдельно для каждого workflow или конкретной задачи. Начинайте с минимально необходимых прав и добавляйте новые только тогда, когда без них действительно что-то перестаёт работать.
https://docs.github.com/en/actions/tutorials/authenticate-with-github_token
👉 @KodBlog | 1 200 |
| 8 |  Как мигрировать монолит на микросервисы без полного переписывания системы?
Одна из широко используемых стратегий — Strangler Pattern.
Вместо того чтобы заменять всё приложение целиком, вы переносите функциональность поэтапно — по одному модулю за раз.
Например, уведомления.
Сейчас уведомления обрабатываются внутри монолита.
Вы создаёте микросервис, который берёт эту функциональность на себя.
С этого момента отправка уведомлений выполняется новым сервисом, а остальная часть приложения продолжает работать в монолите.
После того как вы убедились, что всё работает корректно, вы удаляете эту функциональность из монолита и повторяете процесс со следующим модулем.
Как это обычно реализуют?
Один из самых распространённых вариантов — разместить перед приложением API Gateway или Reverse Proxy.
Этот компонент принимает запросы и решает, куда их направить:
в монолит;
в новый микросервис.
Так старая и новая системы могут сосуществовать на протяжении всей миграции.
👉 @KodBlog | 1 260 |
| 9 |  Правильно ли вы внедряете зависимости в контроллеры?
Многие разработчики не знают об этом.
Внедрять зависимости в контроллеры можно двумя способами:
- через конструктор;
- через внедрение в метод (method injection).
Приходилось работать с раздутыми контроллерами, в конструктор которых передают слишком много зависимостей?
При этом конкретный endpoint использует лишь часть из них.
❌ В результате память расходуется впустую: все зависимости, переданные через конструктор, создаются в куче при создании контроллера — независимо от того, будут они использоваться или нет.
✅ Так почему бы не внедрять только те зависимости, которые действительно нужны, прямо в метод endpoint?
Теперь это можно делать без атрибута [FromServices] — он больше не требуется. Всё работает так же, как и в Minimal APIs.
Внедряя зависимости только там, где они действительно нужны, вы повышаете читаемость, упрощаете поддержку и улучшаете производительность контроллеров.
А какой подход предпочитаете вы? 👇
👉 @KodBlog | 1 334 |
| 10 |  А кто-о-о это сделал: они полностью переписали PostgreSQL на Rust и он уже проходит 100% официальных тестов PostgreSQL 😔
Важно: это не форк, а полностью новая реализация с нуля на Rust, которая на данный момент:
• Проходит все 46 066 запросов из regression suite PostgreSQL 18.3.
• Совместима на уровне диска (можно запустить её напрямую с вашим текущим каталогом данных).
• Имеет рабочее демо в браузере.
Цель проекта — сделать одну из самых сложных баз данных в мире значительно проще для модификации, расширения и оптимизации изнутри, используя Rust и AI-assisted programming.
И самое безумное: уже существует WIP-версия (пока не опубликована), которая обещает быть на 50% быстрее на транзакционных нагрузках и примерно в 300 раз быстрее на аналитических нагрузках.
РЕПО 👇
https://github.com/malisper/pgrust
👉 @KodBlog | 1 381 |
| 11 |  Чёрт… Это может перевернуть всё представление об эмуляторах AWS.
Команда разработчиков отказалась от привычного подхода к созданию эмуляторов AWS и представила Floci.
Это один исполняемый файл на Go размером всего 13 МиБ, который менее чем за 1 секунду запускает 45 сервисов AWS (S3, Lambda, DynamoDB, SQS, SNS, IAM, CloudFormation, Step Functions и другие). Никакого Docker. Никакого LocalStack. Никаких счетов за AWS. Никаких 4 ГБ оперативной памяти, занятых контейнерами. Никакого ожидания по 30 секунд.
Достаточно скачать исполняемый файл, запустить его — и у вас локально работает практически вся инфраструктура AWS.
https://github.com/floci-io/floci
👉 @KodBlog | 1 379 |
| 12 |  Масштабирование веб-приложений до 1 000 000 пользователей
Мне довелось работать над крупной системой, которой пользовались более миллиона человек. Вот как мы масштабировали её, чтобы она справлялась с таким объёмом трафика.
Изначально приложение представляло собой классический монолит: один сервер приложений и один сервер базы данных. Такая архитектура отлично работала несколько лет, но по мере роста числа пользователей система начала замедляться. Стало ясно, что нужны изменения.
Следующим этапом стало горизонтальное масштабирование Web API, чтобы обрабатывать большее количество запросов. Экземпляр базы данных при этом масштабировали вертикально (scale up), увеличивая его вычислительные ресурсы. Однако вскоре именно база данных стала узким местом.
Кэширование уже использовалось, но это был простой локальный кэш в памяти каждого сервера приложений. Поэтому мы внедрили распределённое кэширование на базе Redis. После этого нагрузка на базу данных значительно снизилась, поскольку большая часть запросов начала обслуживаться из кэша. Дополнительным преимуществом стало заметное улучшение производительности и отзывчивости системы.
Главная мысль, которую я хочу донести: решайте ту проблему, которая существует сейчас. Разработчики часто склонны к избыточному проектированию , пытаясь заранее подготовить систему к масштабам, которых она ещё не достигла.
И ещё один важный момент: зачем вообще масштабировать приложение, которое не приносит прибыли? Разработчики редко задумываются о финансовой стороне вопроса. Не забывайте, что приложение обычно существует для решения бизнес-задач. А бизнес сложно назвать успешным, если он не приносит прибыль.
👉 @KodBlog | 1 346 |
| 13 |  Создавайте первоклассную документацию для своего API или проекта.
Starlight предлагает всё необходимое: высокую скорость благодаря Astro, встроенную оптимизацию для SEO, доступность и поиск, а также поддержку Markdown, MDX и нескольких языков.
→ http://starlight.astro.build/es
👉 @KodBlog | 1 361 |
| 14 |  Если версии NuGet-пакетов в вашем .NET-решении разбросаны по файлам проектов, в будущем вам неизбежно придётся заниматься их приведением в порядок.
Central Package Management позволяет вынести версии пакетов в Directory.Packages.props.
Проекты просто ссылаются на пакет. Версия хранится в одном файле.
Меньше археологии в зависимостях.
👉 @KodBlog | 1 590 |
| 15 |  Немного разобрался с тем, как работают блокировки в PostgreSQL. Главный вывод: разные SQL-команды захватывают разные режимы блокировок, и многие из них специально сделаны совместимыми друг с другом, чтобы минимизировать конкуренцию за блокировки.
Даже обычный SELECT захватывает блокировку, которая препятствует выполнению некоторых «тяжёлых» операций (например, VACUUM FULL, REINDEX и т. п.). Оказалось, существует удивительно много сочетаний SQL-команд, которые могут или не могут выполняться одновременно.
И ещё: вот отличный сайт, который наглядно показывает в виде графа, какие SQL-команды могут выполняться параллельно.
👉 @KodBlog | 1 664 |
| 16 |  Как создать собственную социальную сеть на .NET
Это отличный проект для самостоятельной реализации. 🤓
Базовая реализация платформы может включать следующие сущности:
↳ Пользователи
↳ Посты и категории
↳ Лайки и комментарии
↳ Лента
↳ Уведомления
Рассмотрим реальный кейс:
Пользователь открывает сайт соцсети и видит:
↳ Ленту с актуальными постами
↳ Свои собственные публикации
↳ Уведомления о новых постах, комментариях и лайках к интересующим его записям
Типичное frontend-приложение делает три отдельных запроса к серверу:
Получение ленты
GET /api/feed?userId=1&count=10
Получение уведомлений
GET /api/notifications?userId=1&count=10
Получение постов пользователя
GET /api/users/1/posts?count=10
У этой реализации два ключевых недостатка:
❌Клиенту приходится делать три отдельных запроса к серверу
❌Клиенты получают все поля, которые возвращает сервер. Для веба это приемлемо, но для мобильных приложений — избыточно и может замедлять работу
Решение — GraphQL
GraphQL был создан как альтернатива REST, чтобы решить эти проблемы.
Hot Chocolate это самый эффективный и функциональный open-source GraphQL-сервер в экосистеме .NET. Он позволяет легко строить масштабируемые GraphQL API и шлюзы.
Преимущества Hot Chocolate по сравнению с REST API:
✅Клиент сам выбирает, какие поля ему нужны — никакого overfetch/underfetch
✅Все данные можно запросить одним запросом, без лишних round-trip’ов
✅Автогенерация документации, генерация кода и автодополнение в IDE синхронизируют frontend и backend
✅Встроенные фильтрация, сортировка и пагинация — middleware всё берёт на себя, причём делает это лучше и проще, чем OData
✅Интерфейс Nitro GraphQL позволяет визуально исследовать типы, собирать запросы и тестировать их за секунды
Я использую Hot Chocolate GraphQL в продакшене уже более трёх лет, и это сильно прокачало мои подходы к построению API.
Автор собрал простую реализацию социальной сети на базе Hot Chocolate GraphQL, и сегодня поделился пошаговой инструкцией с разработчиками, как сделать это правильно с учётом best practices.
Исходный код доступен бесплатно.
👉 @KodBlog | 1 546 |
| 17 |  🇷🇺 Разбираешься в радиочипах, оптике и связи? Забери до 1 000 000 рублей за свои инженерные навыки на турнире «Дронкон» 🇷🇺
«Сталинские Соколы» открывают регистрацию на 4-й Всероссийский турнир «Дронкон», который пройдет с 22 по 26 августа.
Турнир пройдет по направлению:
- Инженерное дело: навыки программирования, сборка электронного оборудования, беспроводная связь, оптические системы + стратегия «Битва Дронов»;
Призовой фонд для победителей:
🥇место – 1 000 000 рублей
🥈место – 700 000 рублей
🥉место – 500 000 рублей
Награда за 4-8 места - 100 000 рублей
Пройди заочный онлайн-этап и получи путевку на очный этап турнира в Республику Татарстан!
Перелет, питание, проживание - за счет организаторов.
🇷🇺 Подать заявку и узнать подробности 🇷🇺 | 1 161 |
| 18 |  Создавать новый HttpClient для каждого запроса — не решение.
HttpClient владеет пулом соединений. Если постоянно его освобождать (Dispose), вы будете постоянно пересоздавать соединения и расходовать порты.
Используйте один из следующих вариантов:
- долгоживущий HttpClient + PooledConnectionLifetime;
- недолгоживущие экземпляры HttpClient, создаваемые через IHttpClientFactory.
https://learn.microsoft.com/ru-ru/dotnet/fundamentals/networking/http/httpclient-guidelines
👉 @KodBlog | 1 608 |
| 19 | Инсайд: Я думал, что довольно хорошо знаю PostgreSQL, пока не наткнулся на это.
Оказывается, PostgreSQL способен заменить гораздо больше, чем просто базу данных:
* очереди;
* cron-задачи;
* Redis;
* MongoDB;
* векторные базы данных;
* журналы аудита;
* и даже некоторые сценарии использования Kafka.
Я не говорю, что нужно заменить Postgres'ом каждый инструмент в вашем стеке.
Но мне кажется, что большинство стартапов начинают использовать Redis, Kafka, MongoDB и ещё десяток других сервисов гораздо раньше, чем в них действительно возникает необходимость.
Определённо стоит прочитать, если вы разрабатываете backend-системы. Этот материал заставил меня пересмотреть многие свои представления.
👉 @KodBlog | 1 699 |
| 20 |  Совет по .NET MAUI: перестаньте каждый раз проверять текущую тему приложения, когда нужно получить цвет.
AppThemeBinding позволяет XAML автоматически выбирать ресурсы для светлой и тёмной темы, а также обновляет их при смене системной темы во время работы приложения.
Меньше кода для обработки тем. Меньше ситуаций в духе: «Почему в тёмной теме это вообще невозможно прочитать?»
👉 @KodBlog | 1 717 |
